【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及泛智能问答，具体涉及一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法。
技术介绍
1、智能问答助手是一种基于人工智能技术的软件程序，可以根据用户提出的问题或需求，智能地提供准确的答案或解决方案。通过深度学习、自然语言处理等技术手段，智能问答助手能够对用户的问题进行理解和分析，并给出相应的回答。智能问答助手在今天的社会中扮演着越来越重要的角色。智能问答助手作为人工智能技术的重要应用之一，为人们的生活和工作带来了巨大的便利。
2、分析现有技术，一方面，无法实现在问答的过程中智能化地在问答和业务流调用之间智能切换；另一方面，无法结合历史问答信息，识别用户意图，进而自动化判断需要调用的业务流程。
3、此外，
技术介绍
还涉及大语言模型。大语言模型(llm)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。具体来讲，大语言模型，即类chatgpt的大参数量语言模型。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
技术实现思路
1、本申请提供一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，以解决现有技术中的上述技术问题。
2、根据本申请的一方面，一种实施例提供了一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，包括以下步骤：
3、s1.采用第一种方式封装用户的当前输入信息、历史问答信息，并输入所述大语言模型；
4、s2.判断是否
5、s3.采用第二种方式封装用户的所述当前输入信息、所述历史问答信息，并输入所述大语言模型，且将所述大语言模型的返回结果输出至所述对话系统；
6、s4.判断需要调用的业务流程类型是否为单向流程；若是，则直接调起业务流程，返回结果并输出至所述对话系统；若否，执行步骤s5；
7、s5.采用所述第一种方式封装用户的所述当前输入信息、所述历史问答信息及当前调用结果，并输入所述大语言模型，以判断是否需要再次调用业务流；若是，则重新执行步骤s4，直至满足结束条件；若否，返回结果并输出至所述对话系统。
8、一种实施例中，第一种封装方式为plugin prompt，第二种封装方式为qaprompt。
9、一种实施例中，采用plugin prompt封装q1,a1,q2,a2,…,qn；其中，q1表示用户的第一轮query，即问题；a1表示针对q1的回复；qn表示用户第n轮query。
10、一种实施例中，步骤s4中，所述单向流程指调起后用户的交互会跳出对话系统的流程。
11、一种实施例中，步骤s4中，所述单向流程的判断，从构建的业务流程类型信息表获取。
12、一种实施例中，在返回结果并输出至对话系统后，结束此轮对话。
13、一种实施例中，所述大语言模型包括基于transformers decoder结构的深度学习模型。
14、根据本申请的一方面，一种实施例提供了一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现装置，包括：
15、输入模块，用于执行步骤s1；步骤s1为，采用第一种方式封装用户的当前输入信息、历史问答信息，并输入所述大语言模型；
16、第一判断模块，用于执行步骤s2；步骤s2为，判断是否需要调用业务流；若是，执行步骤s4；若否，执行步骤s3；
17、第一处理模块，用于执行步骤s3；步骤s3为，采用第二种方式封装用户的所述当前输入信息、所述历史问答信息，并输入所述大语言模型，且将所述大语言模型的返回结果输出至所述对话系统；
18、第二判断模块，用于执行步骤s4；步骤s4为，判断需要调用的业务流程类型是否为单向流程；若是，则直接调起业务流程，返回结果并输出至所述对话系统；若否，执行步骤s5；和
19、第二处理模块，用于执行步骤s5；步骤s5为，采用所述第一种方式封装用户的所述当前输入信息、所述历史问答信息及当前调用结果，并输入所述大语言模型，以判断是否需要再次调用业务流；若是，则重新执行步骤s4，直至满足结束条件；若否，返回结果并输出至所述对话系统。
20、根据本申请的一方面，一种实施例提供了一种电子设备，包括：
21、存储器；和
22、处理器；
23、其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上任意一项所述的使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法。
24、根据本申请的一方面，一种实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机指令；其中，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上任意一项所述的使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法。
25、本申请的上述实施例，能够在对话系统中，根据用户当前输入和历史问答信息，判断是否需要调用业务流程以及合适流程类型。具体来讲，本技术方案，将业务流程调用嵌入对话系统，无需额外介入，即可在问答和业务流调用之间智能切换；能够综合用户当前问题以及历史问答信息，自动化识别需要调用的业务流程。
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1.一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，第一种封装方式为Plugin Prompt，第二种封装方式为QA Prompt。
3.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，采用Plugin Prompt封装Q1,A1,Q2,A2,…,Qn；其中，Q1表示用户的第一轮query，即问题；A1表示针对Q1的回复；Qn表示用户第n轮query。
4.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，步骤S4中，所述单向流程指调起后用户的交互会跳出对话系统的流程。
5.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，步骤S4中，所述单向流程的判断，从构建的业务流程类型信息表获取。
6.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，在
7.根据权利要求1-6中任意一项所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，所述大语言模型包括基于Transformers Decoder结构的深度学习模型。
8.一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机指令；其中，所述计算机指令被处理器执行时，实现权利要求1至7中任意一项所述的使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法。
...【技术特征摘要】
1.一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，第一种封装方式为plugin prompt，第二种封装方式为qa prompt。
3.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，采用plugin prompt封装q1,a1,q2,a2,…,qn；其中，q1表示用户的第一轮query，即问题；a1表示针对q1的回复；qn表示用户第n轮query。
4.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话系统的实现方法，其特征在于，步骤s4中，所述单向流程指调起后用户的交互会跳出对话系统的流程。
5.根据权利要求1所述的一种使用大语言模型将业务流程调用嵌入对话...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨华，
申请(专利权)人：上海岩芯数智人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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